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環境ゲノムと機械学習の融合による未知代謝機能の解明と環境工学イノベーションの創出

研究課題

研究課題/領域番号 20F20346
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分外国
審査区分 小区分22060:土木環境システム関連
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

延 優  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究員 (40805644)

研究分担者 LENG LING  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 外国人特別研究員
研究期間 (年度) 2020-11-13 – 2023-03-31
研究課題ステータス 交付 (2021年度)
配分額 *注記
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2021年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2020年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
キーワードMetagenomics / Biotechnology / Machine learning / Genome annotation / Metabolism
研究開始時の研究の概要

微生物は様々な産業で利用されているが、自然界に存在する多くの微生物はまだ機能が未知であり、それ故産業利用に応用できていない。機械学習を通じ未知遺伝子や未知機能を発掘し、それらを更に深く調査するために多様な未知機能や未知微生物が出現する廃水処理プロセスをラボで構築し、 微生物の複合系で相互作用を担う未知遺伝子や複数の微生物に渡って機能する新規代謝機能を研究する。

研究実績の概要

We employed a machine learning-based approach that utilizes two foundational biological features of aromatic compound degradation: activation and organization. The fellow and host successfully identified novel metabolic pathways and organisms involved in utilization and conversion of complex aromatics compounds in wastewater treatment processes. Further evolutionary analyses showed how many contemporarily evolved in plastics industry wastewater streams. The results are expected to bring high impact to the microbiology and engineering communities and will be submitted for publication soon.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

Research proceeded well despite setbacks from COVID-19.

今後の研究の推進方策

We successfully identified many genes potentially comprising novel metabolic pathways for aromatic compound degradation. Among these, some were predicted to have evolved very recently and further analyses revealed that these were involved in degradation of xenobiotic pollutants in industrial plastics production wastewater streams, so we will further investigate these novel genes/pathways and their evolutionary history to bring high impact to the microbiology and engineering research community.

報告書

(2件)
  • 2021 実績報告書
  • 2020 実績報告書

URL: 

公開日: 2020-11-16   更新日: 2024-03-26  

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